由Deepmind 团队推出的 强化学习 课程。 DeepMind 是一个专注于人工智能（AI）和机器学习的研究机构。它成立于2010年，由Demis Hassabis、Shane Legg和Mustafa Suleyman创立，并于2014年被谷歌（现为Alphabet Inc.）收购。DeepMind的使命是推动AI研究的边界，并将其应用于解决复杂的现实问题。 DeepMind以其在 深度学习 、 强化学习 和神经网络等领域的开创性工作而闻名。他们的研究在医疗保健、游戏、机器人技术和自然语言处理等各个领域取得了重要进展。 DeepMind的一项显著成就是开发了AlphaGo，这是一个在2016年击败了世界围棋冠军李世石的AI系统。这一里程碑事件展示了 深度学习 和 强化学习 技术在掌握复杂的战略游戏中的强大能力。 DeepMind的研究也被应用于医疗保健领域，例如利用AI技术来改进疾病诊断和治疗方案，提高医疗保健的效率和精确性。 总的来说，DeepMind以其卓越的科学研究和创新应用，在推动人工智能领域取得了重要的突破和贡献。

强化学习 是一种通过与环境互动来学习最佳行为策略的机器学习方法。为了开始学习这一领域，首先需要了解一些 强化学习 的基本算法。《Re info rcement L ear ning : An Introduction》（Sutton and Barto, 1998）是一本经典的 强化学习 教材，可以帮助初学者了解 强化学习 的基本概念和算法。该书介绍了 强化学习 的基本原理、价值函数、贝尔曼方程等重要概念，并介绍了一些经典的 强化学习 算法，如蒙特卡洛方法、时序差分学习、Q-l ear ning 等。这些算法是理解 强化学习 的基石，对初学者来说非常有帮助。 另外一本不错的入门教材是《Algorithms for Re info rcement L ear ning 》（Szepesvári, 2009），这本书更加强调 强化学习 的算法和数学基础。它详细介绍了动态规划、值迭代、策略迭代、TD学习等 强化学习 算法，并提供了一些例子和应用场景，有助于初学者更深入地理解 强化学习 算法的原理和实际应用。 除了书籍，MOOC平台上也有一些优秀的 强化学习 入门课程，如Coursera上的《Re info rcement L ear ning Specialization》和Udemy上的《Practical Re info rcement L ear ning 》。这些课程结合了理论和实践，通过视频、案例分析等方式向学习者介绍 强化学习 的基本原理和算法，并帮助学习者掌握 强化学习 的实际应用技能。 总之，要想学习 强化学习 ，首先需要了解一些基本的 强化学习 算法，上述提到的书籍和课程都是不错的入门资料，可以帮助初学者快速入门 强化学习 领域。